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Redis是一個開源的，基于內(nèi)存的、支持鍵值對（KEY-value）存儲系統(tǒng)，它可以用作數(shù)據(jù)庫、做緩存內(nèi)容及消息中間件。與Memcached的內(nèi)存緩存系統(tǒng)相比，Redis是個更為全面的系統(tǒng)，因為它可以在多臺機器搭建分布式集群，而且可以支持很多更高級的特性，比如支持豐富的數(shù)據(jù)結構、事務以及持久化。
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Redis緩存一般會在系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問中起到經(jīng)濟有效的中介作用，但它有一個致命的缺點。就是雪崩效應，它是指當某臺緩存服務器發(fā)生故障時，由于其他服務器補償，大量同時發(fā)出的讀寫請求，會造成整體的服務變慢和不可用，此時系統(tǒng)的響應耗時及資源消耗會急劇上升，當然也會造成系統(tǒng)宕機的現(xiàn)象。
如何抵御Redis雪崩效應？我們有一系列穿透險障的方法，在系統(tǒng)設計中，能夠讓系統(tǒng)的流量均衡地分散，減少某一個點的流量壓力：
* 混合存儲：最常見的就是結合MySQL等關系型數(shù)據(jù)庫以及Redis，將常用數(shù)據(jù)記錄在Redis中，而較為復雜的引用數(shù)據(jù)在MySQL中存儲，這樣做能夠很好地平衡系統(tǒng)的流量，分化請求。
* 存儲模型調(diào)整：根據(jù)請求及規(guī)則，重新調(diào)整存儲模型，以使大量數(shù)據(jù)不用一次性查詢拿出來，而是分批查詢。
* 健康檢查：定期檢查緩存服務器的運行情況，檢查是否存在服務器的故障。
* 限流處理：采用限流策略，限制請求的頻率，使用預先定義好的條件，如果出現(xiàn)流量暴增，就可以快速攔截，從而避免雪崩現(xiàn)象。
代碼示例：
public class LimitRule {
public static boolean isAllowed( String key, int maxQps ) {
// 使用 Redis原子自增操作，來實現(xiàn)限流
if ( JedisUtil.incr(key) == 1 ) {
// 設置key的過期時間
JedisUtil.expire(key, 1);
return true;
} else if ( JedisUtil.getCounter(key)
return true;
} else {
return false;
}
}
}
以上提到的只是一些對Redis雪崩的抵御措施，很多在復雜的場景下，這些措施都是必不可少的，才能夠使系統(tǒng)順利運轉(zhuǎn)。然而，我們?nèi)匀恍枰皶r做好檢測和報警，才能做到及時發(fā)現(xiàn)問題，及時解決問題，避免出現(xiàn)大范圍的雪崩效應。
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標題名稱：Redis雪崩穿透擊穿重重障壁（redis雪崩穿透擊穿）
URL標題：http://www.5511xx.com/article/djodhos.html
